【摘 要】
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手写体签名识别的很多特征提取方法都是基于经过复杂数据预处理和分割技术的二值图像．并且特征提取过程不可逆。因为复杂的预处理、较大的计算量和签名的连笔现象使得特征提取
【机 构】
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中国民航大学计算机科学与技术学院,工程技术训练中心,天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60879003);天津市自然科学基金项目(10JCYBJC00900);中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(ZXH2009C001)
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手写体签名识别的很多特征提取方法都是基于经过复杂数据预处理和分割技术的二值图像．并且特征提取过程不可逆。因为复杂的预处理、较大的计算量和签名的连笔现象使得特征提取非常困难并对识别结果产生直接的影响。为了解决以上问题，提出了基于小波包的特征提取方法．．首先在预处理过程中对签名图像进行大小归一化：其次利用小波包对签名图像进行分解以得到签名图像在二维空间上点的集合；然后用这些二维点进行签名识别。本方法的数据预处理简单，避免了复杂分割．特征提取完全可逆。实验结果表明其具有较好的抗噪性、鲁棒性、适应性和识别率，为含
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